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黄朝安 《测绘与空间地理信息》2011,34(4):110-112
SRTM全球数字高程模型数据目前已被广泛应用于多个领域。最新版本的SRTM DEM仍然存在较小的高程空值区域（数据空洞）和模糊区域。文章在模拟某试验区域SRTM DEM数据空洞的基础上,利用线性插值、反距离权插值、二次多项式插值、三次样条插值等DEM插值方法进行了数据空洞的插值填补试验和对比分析,结果表明在丘陵地区和空... 相似文献
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在生产或生活中应用数字高程模型内插时,最关键的问题就是怎样选取恰当的内插方法来满足高程数据建模的需求。不同的DEM内插方法随地貌地区和采样点方式的不同存在不同的误差。本文使用V isual Basic语言将数字高程模型内插方法编写成一套能够快捷方便的获取内插点高程的内插软件系统,可以使应用人员直接捕捉地面点高程,并获得地形的可视化信息,由此可以直观地观察到在同一地区相同采样点方式的条件下采用不同的内插方法引起的内插精度等质量方面的优劣区别,从而获取最优的内插方法,有效地满足DEM的生产、质量控制、精度评定和分析应用等各个环节。 相似文献
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本文介绍了InSAR卫星轨道状态矢量内插方法,基于荷兰Delft大学开发的Doris雷达干涉软件分析了SAR卫星轨道数据误差对基线参数、参考椭球面相位、地形干涉相位和数字高程模型(DEM)精度的影响。以西藏玛尼地区为例,采用ERS1/2卫星数据,利用Doris软件,分别生成了基于欧空局(ESA)粗略轨道数据和荷兰Delft大学精密轨道数据的数字高程模型(DEM),并以SRTMDEM为基准对其精度进行了对比分析。结果表明,基于粗轨数据获取的DEM明显存在系统偏差,而基于精轨数据获取的DEM与SRTM DEM吻合的很好,相对于前者,精度提高5倍。 相似文献
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本文分析了DEM数据产品的误差源、内插算法的误差模型,简要介绍了目前DEM数据产品精度评定的指标与方法途径.通过介绍DEM引出了数字高程模型内插方法,比较了各种DEM内插方法,并且分析了模型精度. 相似文献
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从SRTM数据提取长沙市的数字高程模型 总被引：1，自引：0，他引：1
航天干涉成像雷达技术是最近几年发展起来的对全球进行3维地形快速测图的高新技术,它标志着空间遥感技术从2维信息获取进入到3维信息获取的新阶段.本文以从SRTM数据中提取长沙市数字高程模型为例,介绍了通过逐步处理SRTM数据,得到应用于实践中的数字高程模型.同时还简要介绍了处理数据过程中所使用的一些软件.如Surfer,MATLAB,ENVI等. 相似文献
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为了利用航天飞机雷达地形测绘任务数字高程模型(SRTM DEM)与先进星载热反射和反辐射仪数字高程模型(ASTER DEM)的互补信息,提出基于小波分析的多源DEM数据融合方法,以我国秦岭典型高山峡谷地貌类型区为试验样区,选取相同位置的SRTM DEM与ASTER DEM数据,通过重采样、数据配准等步骤形成融合数据源;对小波分解的低频系数作基于邻域像素关联性的融合,高频系数采用像素点绝对值取大的融合,生成融合DEM。并把融合前与融合后的数据分别与1∶5万高程库数据作精度比较,总体统计与抽样检查表明融合DEM精度较源数据均得到了提高。该融合技术为应用SRTM DEM与ASTER DEM生成精度和可靠性更高的DEM产品提供了可行方案。 相似文献
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由于数据获取与后期处理方式不同,先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型(advanced spaceborne thermalemissionandreflectionradiometerglobaldigitalelevationmodel,ASTERGDEM)和航天飞机雷达地形测绘任务(shuttle radar topography mission,SRTM)数据在高程精度上存在差异,采用弹性反馈（resilient backpropagation,RProp）神经网络算法对二者进行融合处理,实现优势互补以提升高程精度。选取两个黄土丘陵沟壑地貌样区分别用于模型建立与效果验证,1∶10 000高程精度为参考数据,在建模样区应用RProp神经网络算法构建ASTER GDEM高程校正模型、SRTM1高程校正模型、ASTER GDEM与SRTM1高程融合模型,同时应用误差反向传播(back propagation,BP)神经网络建立ASTER GDEM与SRTM1高程融合模型,将这些模型的高程精度优化效果进行对比,并在验证样区检验RProp融合模型的可行性。结果表明,RProp融合模... 相似文献
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基于Google软件的农地区高程获取及精度评价 总被引：2，自引：0，他引：2
相比于传统大比例尺测绘,高分遥感和雷达技术可以快速高效地获取农地地形边界和特征点位高程,因而可为农地整理和机械化前期研究提供决策依据。本研究基于Google Maps高分辨率遥感影像数字化农地特征点位和边界,开发了在Google Earth(谷歌地球)软件上获取坐标点位高程的程序,实现了农地特征点位数字化和高程获取;使用国家1:1万数字地形图对该方法进行了精度评估,并且与直接基于SRTM3和ASTER数字高程模型插值方法进行了比较。结果表明,本研究实现了高分辨率遥感影像和数字地形模型的整合应用,在农地边界和特征点位获取、影像校正方面比直接通过SRTM3数据插值获取高程有优势,有较好的应用潜力。 相似文献
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DEM数据被广泛应用于多个领域,但生产过程中数据空洞的出现严重制约了其适用性。因此,对DEM数据空洞修复的研究至关重要。本文选择太原市4个不同地貌条件下的河谷、盆地、丘陵和山地试验区作为空洞区,利用ASTER GDEM数据和直接镶嵌法、反距离加权插值法及三角洲表面镶嵌法对AW3D30 DEM数据进行修复,对不同方法的修复效果进行对比分析。研究结果表明:在盆地区域,反距离加权插值法修复效果最好,三角洲表面镶嵌法次之,直接镶嵌法最弱;在起伏度稍大的河谷、丘陵和山地区域,三角洲表面镶嵌法的修复效果最好,空洞区域内部的纹理特征明显,空洞边缘区域过渡平滑,而反距离加权插值法最弱。 相似文献
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针对如何提高机载InSAR DEM空洞填补精度和DEM对地形细节描述的难题,该文对分形模拟的中点位移插值函数做了改进。首先,提出了动态分形参数提取思路,根据选定的窗口动态提取局部分形参数,使提取的分形参数局部精度显著提高。其次,提出了分形曲面中心内插法,以正方形为图像基元,将两点信息扩展到8点信息来充分显示局部变化的细节信息;考虑到对采样点点数和位置的要求,结合距离加权平均法来弥补周围不够8点的特殊情况。最后,以国产机载X波段全极化InSAR影像提取的DEM为数据源进行了实验。实验结果表明,相比传统的中点分形内插法,该方法不仅能有效提高空洞填补精度,且能更好地描述地形的细节信息。 相似文献
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Digital elevation models (DEMs) are essential to various applications in topography, geomorphology, hydrology, and ecology. The Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM data set is one of the most complete and most widely used DEM data sets; it provides accurate information on elevations over bare land areas. However, the accuracy of SRTM data over vegetated mountain areas is relatively low as a result of the high relief and the penetration limitation of the C-band used for obtaining global DEM products. The objective of this study is to assess the performance of SRTM DEMs and correct them over vegetated mountain areas with small-footprint airborne Light Detection and Ranging (Lidar) data, which can develop elevation products and vegetation products [e.g., vegetation height, Leaf Area Index (LAI)] of high accuracy. The assessing results show that SRTM elevations are systematically higher than those of the actual land surfaces over vegetated mountain areas. The mean difference between SRTM DEM and Lidar DEM increases with vegetation height, whereas the standard deviation of the difference increases with slope. To improve the accuracy of SRTM DEM over vegetated mountain areas, a regression model between the SRTM elevation bias and vegetation height, LAI, and slope was developed based on one control site. Without changing any coefficients, this model was proved to be applicable in all the nine study sites, which have various topography and vegetation conditions. The mean bias of the corrected SRTM DEM at the nine study sites using this model (absolute value) is 89% smaller than that of the original SRTM DEM, and the standard deviation of the corrected SRTM elevation bias is 11% smaller. 相似文献
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为探究ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM和AW3D30 DEM 3种开源DEM数据的高程精度,本文以高精度ICESat-2 ATLAS测高数据为参考数据,利用GIS统计分析、误差相关分析及数理统计对DEM的高程精度进行对比评价。结果表明：①AW3D30的质量最稳定;SRTM1 DEM在平原精度最高;在高原山地精度由高到低依次为AW3D30 DEM、ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM。②DEM数据高程精度受地表覆盖影响较大,且与地形因素密切相关,在相同地表覆盖的两个研究区中DEM数据高程精度表现情况不一致,SRTM在平原地表覆盖下精度表现最好,平均误差为3.15 m,AW3D30 DEM在山地地表覆盖下精度表现最好,平均误差为7.61 m。③坡度对DEM数据的高程精度影响较大,在两个研究区3种DEM数据的高程误差均随坡度的增加而增加;坡向对DEM数据的高程精度影响较小,未发现明显的规律。 相似文献